【源码】基于Python和NetworkX的Twitter网络社群相似度分析系统

项目简介

本项目是基于Python和NetworkX库开发的Twitter网络社群相似度分析系统。借助多视图和图间随机游走核（IRWK）方法，对Twitter网络的不同视图（回复、转发、提及和社交关注）建模，计算节点相似度，从而识别并分析特定社群的特性与行为。

项目的主要特性和功能

1. 多视图网络建模：运用NetworkX库构建Twitter网络的不同视图，各视图仅存在单一种类连接关系，而复杂的Twitter网络由多种视图构成。
2. 图间随机游走核（IRWK）：采用IRWK方法计算节点相似度，为每个视图生成内核，结合视图内及跨视图的随机游走信息。
3. 社群检测与分析：使用k - clique社区检测方法和Louvain算法等社区检测算法识别网络社群，计算社群相似度，分析成员间的相似性或关联程度。
4. 性能优化：通过随机选择部分节点分析大规模网络的子集或局部结构，计算程序运行时间以优化性能和分析脚本运行效率。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python 3.x，并安装所需Python库： bash pip install networkx community numpy random timeit

下载项目源码

用户需提前下载本项目的源码文件。

运行主程序

进入项目目录，运行main.py文件： bash python main.py 该脚本会读取预定义的网络图文件（如reply.txt、retweet.txt、mention.txt、social1.txt、social2.txt），构建网络图并使用IRWK方法计算社群相似度。

查看结果

程序运行结束后，会输出每个社群的相似度信息及程序运行时间，可据此进一步分析Twitter网络中社群的特性和行为。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】